[00148466]甘肃省水土保持重大生态工程监测技术研究

①课题来源与背景 省水利厅水利科学实验研究及推广计划（甘水科外发[2017]76号。 ②研究目的与意义 课题以新时代生态文明建设的要求为依据,分析、筛选确定重大生态工程水土保持监测的指标,完善指标体系,提出监测要求;在分析研判各类新技术、新方法的基础上,针对各项监测指标,总结提出监测技术、评价模型与方法;探索广度遥感监测结合现场实测数据展开大体量、高精度水土保持监测的模型和方法;并对各类监测方法及指标计算提出适宜的算法、精度及格式要求,为生态大数据的建立、数据共享和未来生态人工智能的实现打下基础。 ③主要论点与论据 1）国家及省水土保持规划、水利部水土保持生态工程专项规划的各类水土保持生态工程;省水利厅规划实施的重点水土保持生态工程;建设位置位于生态重要敏感区、脆弱区或生态红线以内,以及国家或省一级重要生态区的水土保持治理工程;项目区面积在10.0km2以上、国土整治或水保林面积超过10000亩、库容超过100万m3或坝高超过30m、投资规模在1000万元以上、收益人口10万以上的城市水土保持项目、受益人口2.0万人以上的清洁型小流域或受5.0万人以上的小流域综合治理项目、国家或省级划定的重点矿山治理、生态恢复的水土保持项目应划为重点工程。 2)生态项目与生产建设项目水土保持监测在工作范围及监测重点方面不具有相近性,差异性明显;工作对象、服务对象、监测频次、具体的监测内容及主要监测方法方面两类监测各有侧重点和不同的具体指标,但内容较相近、差异性较小; 执行标准、监测目标、监测任务及主要作用方面差异性较大。对水土保持监理、生产项目监测和生态监测这三项主要的施工控制、评价工作,优化了工作内容,强化了要求,明确了工作目的和结果,可指导后续工程更为科学合理的展开水土保持监理、监测工作,也可指导水土保持监测人员准确、有效的进行水土保持监测。 3)重大生态工程水土保持监测指标种类可划分为水土流失因子、水土流失状况、水土流失危害、水土保持措施、水土保持效益指标和专项指标6类;确定自然因子、水蚀指标、水资源污染指标、生态效益指标、城镇环境指标等19种一级指标;土壤团粒含量、谷坊数量、生物种群数量增加等67种二级指标;坡面特征、土壤种类、土壤侵蚀量、径流模数等274种三级指标。 4)分析总结适宜于重大生态工程水土保持监测的流域平均降雨量、三角堰流量、泥沙量观测、土壤水、土壤抗蚀性、泥石流流量、无人机结合三维激光扫描仪、生物多样性评价、防风固沙量评价等监测及计算方法。 ④创见与创新 1)解决生态工程水土保持监理与监测的混同;2)提出重大生态工程水土保持监测的需求,健全监测指标;提出适宜生态工程水土保持监测的技术方法,引进、吸收新技术、新设备完善监测技术及监测指标计算方法;4)利用地理信息系统结合大数据分析,完善监测指标及指标获取方法,探索小尺度实测资料结合遥感、GIS展开水土保持监测的方法和模型;5)建立重大生态项目水土保持监测的技术体系。明确需要展开监测的项目类型,规范监测结果要求,完善监测工作程序,总结技术体系。 ⑤社会经济效益,存在的问题 该研究成果的推广将会对各类生态建设项目的水土保持监测、项目后评价、区域生态承载力及适宜性评价提供技术指导;掌握及时准确的水土保持各类因子的变化情况,提升监测成果质量;降低重复性和不合理的工作内容;为水土保持布局、规划、设计、管理等提供依据;也可为今后水土保持大数据建立提供基础性支撑;并对各类生态文明建设工程提供借鉴。伴随我国生态环境工程大规模的展开,本项目研究有着重要的现实意义和指导意义,应用推广前景广阔。 在本次研究过程中由于时间、经费、人员构成、监测成果较为雷同等各方面的限制,在重大生态工程水土保持监测指标的设计上仍不够全面,对于监测指标的归纳总结还有不足,各项监测指标的定义、目的、方法、模型及数据格式、精度要求方面还不够完善。1)5G技术及物联网的普及,能实现监测数据的实时传输、统计和可视化、模型化;大数据及人工智能技术的应用也能使监测结果、水土流失动态变化更为精确,需要进一步的试验和研究;2)智能硬件、各类传感器、激光技术能够替代现有的监测设施和设备,并且能够使现有监测数据的准确度、精度大幅度提升,也需要进一步的试验和研究;3)不同波段的卫星影像、无人机结合各类传感器的监测、远距离手持或车载超声波、激光测量设备的发展,相关监测方法、计算方法及模型尚需进一步的研究;4)水土保持监测如何能更好地为国土空间规划、区域生态及景观提升、城市环境改善、乡村及矿区生态恢复等其它生态建设工程服务需通过进一步的研究,完善监测指标与方法,使监测技术体系更加健全。 ⑥历年获奖情况 无。